Sklearn 特征选择方法（Filter、Wrapper、Embedded）

最新推荐文章于 2025-09-11 03:34:16 发布
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#数据挖掘 #机器学习

本文深入探讨了特征选择的重要性和多种方法，包括过滤式、包裹式和嵌入式方法，帮助读者理解如何从大量特征中挑选出最有效的子集，以提高机器学习模型的性能。

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41521681/article/details/86500616#%E7%89%B9%E5%BE%81%E9%80%89%E6%8B%A9%20(feature_selection)

特征选择—过滤法(Filter)、嵌入法(Embedded)和包装法(Wrapper)
weixin_42846157的博客
06-14 1万+
一、过滤法（Filter） 目的：在维持算法表现的前提下，帮助算法们降低计算成本 特点：独立操作，不与后续分类（或者回归）模型相关 过程： 目标对象：需要遍历特征或升维的算法。最近邻算法KNN，支持向量机SVM，决策树，神经网络，回归算法等遍历特征或升维运算，本身的运算量很大，需要的时间很长，因此特征选择很重要。随机森林不需要遍历特征，每次选的特征就很随机，并非用到所有的特征，所以特征选择作用不大。 思考：过滤法对随机森林无效，却对树模型有效？ 解释：传统决策树需遍历所有特征，计算不纯度后分枝.
利用sklearn进行特征选择
weixin_43496455的博客
12-20 6386
3种特征选择 Filter 过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。 （先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器） Wrapper 包装法，根据目标函数（通常是预测效果评分），每次选择若干特征，或者排除若干特征。 （给定学习器选择最有利于其性能、“量身定做”的特征子集） Embedded 嵌入法，先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的...
【机器学习】sklearn特征选择（feature selection）
高朗的博客
10-13 3809
特征选择 feature selection
sklearn学习——特征工程(特征选择)
热门推荐
sqiu_11的博客
03-02 2万+
##什么是特征工程？## 定义：特征工程是将原始数据转化为特征，更好表示预测模型处理的实际问题，提升对于未知数据的准确性。它是用目标问题所在的特定领域知识或者自动化的方法来生成、提取、删减或者组合变化得到特征。
解决Keras最大兼容性坑：SKLearnWrapper与预编译模型实战指南
最新发布
gitblog_00089的博客
09-11 341
你是否在使用Keras的SKLearnWrapper时遇到过模型预测结果异常？是否困惑于预编译模型在交叉验证中频繁报错？本文将系统解析这一困扰83%Keras用户的兼容性问题，提供经官方测试验证的解决方案，让你的深度学习模型在Scikit-learn工作流中稳定运行。 ## 问题现象与影响范围 当使用`KerasClassifier`或`KerasRegressor`（统称SKLearnWra...
机器学习——特征选择和降维(sklearn)
gy的博客
08-11 1952
目录1. 移除低方差特征1.1 参数（Parameters）1.2 应用1.3 常用的方法2. 单变量特征选择2.1 SelectKBest2.1.1 参数2.1.2 常用的方法2.1.3 应用2.2 SelectPercentile2.2.1 参数2.2.2 常用的方法2.2.3 应用2.3 SelectFpr2.3.1 参数2.3.2 常用的方法2.3.3 应用2.4 SelectFdr2.4.1 参数2.4.2 常用的方法2.4.3 应用2.5 SelectFwe2.5.1 参数2.5.2 常用的方法
特征选择的方法
weixin_44828521的博客
08-27 308
特征选择的方法有三种： 过滤法（filter）:根据特征的发散性或者相关性对特征进行评分，根据设定的阈值或者选择特征的个数来选择特征。(比如说：卡方检验，相关分析) 包装法（wrapper）:根据模型评价的目标函数（比如说acu曲线)，每次选取一些特征或者每次去除一些特征。 嵌入法（embedded）:根据机器学习的算法或者模型进行训练，计算各个特征的权值系数，最终由大到小选择特征。 ...
三、Sklearn 特征选择
嘻哈吼嘿呵的博客
10-02 4553
目录 一、概述 二、Filter 1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance) 2、单变量特征选择 (Univariate feature selection) （1）、卡方(Chi2)检验 （2）Pearson相关系数 (Pearson Correlation) 3 、互信息和最大信息系数 (MIC) 4 、距离相关系数 (D...
特征选择--Filter过滤法，Embedded嵌入法，包装法
Cupid_kl的博客
08-08 801
过滤方法通常用做预处理步骤，特征选择完全独立于任何机器学习算法。是根据各种统计检验中的分数以及相关性的各项指标来选择特征的......
sklearn特征选择
03-28
sklearn特征选择是指使用sklearn库中提供的一系列方法来选择数据集中最重要的特征，以达到优化模型性能的目的。 sklearn特征选择包括三个方面： 1. Filter方法：根据特征的统计学属性（如方差、卡方检验、相关系数...
数据降维之特征选择——Filter（过滤式）
weixin_43964679的博客
03-04 1491
特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值，但是选择后的特征维数肯 定比选择前小，毕竟我们只选择了其中的一部分特征。 流程 初始化VarianceThreshlod，指定阀值方差 调用fit_transform Variance Threshold 语法 VarianceThreshold(threshold = 0.0) 删...
gensim-sklearn-wrapper:gensim 包的 scikit-learn 包装器，可通过 scikit-learn 的 Pipeline 和 GridSearchCV 类轻松使用
07-10
gensim-sklearn-wrapper gensim 包的 scikit-learn 包装器。 通过 scikit-learn 的 Pipeline 和 GridSearchCV 类轻松使用。 目前，仅实现了潜在狄利克雷分配 (LDA) 和潜在语义索引 (LSI) 算法的 transform() 和 fit() 函数。 测试： Python 2.7.3 scikit-learn 0.15.2 麻木 1.9.1 scipy 0.14.0 gensim 0.10.2 不提供 Pip 包，因为它只是一个文件。 只需下载并导入即可开始使用。 该类的参数与 gensim 类本身中的参数相同，因此请查看 gensim 的 API 以了解参数用法。 from gensim_wrapper import LdaTransformer, LsiTransformer
mnist_sklearn_wrapper.py例子
01-28
keras 官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，
【机器学习】特征选择方法—Filter，Wrapper，Embedded
weixin_44211968的博客
10-16 5862
【机器学习】特征选择方法什么是特征选择？为什么需要特征选择？特征选择的两个关键环节常见的特征选择方法参考链接： 什么是特征选择？ Feature Selection 是在模型构建过程中选择最相关、最有利于提高预测效果的特征子集的过程，也是数据预处理的重要步骤之一。 和降维的区别： 机器学习中的特征选择（Feature Selection）也被称为 Variable Selection 或 Attribute Selection。 虽然特征选择和降维（dimensionality reduction）都是为
scikit-learn机器学习--特征处理
刘宏宇的博客
09-12 2457
参考并推荐：菜菜的sklearn课堂：http://edu.cda.cn/course/982 目录 1.归一化：preprocessing.MinMaxScaler 1.1实战部分： 1.2实战部分：numpy实现归一化 2.标准化 preprocessing.StandardScaler 2.1实战部分 3.汇总 4.缺失值处理 4.1实战部分 4.2实战部分：panda...
【机器学习】特征选择方法总结
wzk4869的博客
01-22 7005
【机器学习】特征选择方法总结
sklearn中的特征工程（过滤法、嵌入法和包装法）
炼丹上岸
05-15 926
目录​编辑特征工程的第一步：理解业务Filter过滤法​编辑方差过滤​编辑- 相关性过滤- 卡方过滤- F检验- 互信息法​编辑嵌入法（Embedded）包装法（Wrapper） 如果特征比较少且容易理解，我们可以自行判断特征的取舍，如前面的泰坦尼克号数据集。但是，在真正的数据应用领域，比如金融，医疗，电商，我们的数据不可能像泰坦尼克号数据的特征这样少，这样明显。那如果遇见极端情况，我们无法依赖对业务的理解来选择特征，该怎么办呢？我们有四种方法可以用来选择特征：过滤法，嵌入法，包装法，和降维算法 过滤方法
sklearn学习-特征选择过滤法，嵌入法，Wrapper包装法
weixin_42856170的博客
01-25 925
sklearn学习-特征选择过滤法，嵌入法，Wrapper包装法
特征选择的三种方法，后面会完善详细的算法
liuxf1993的博客
06-20 1万+
特征选择方法大致分为三类：过滤式(filter)、包裹式(wrapper)和嵌入式(embedding)过滤式：先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器，特征选择过程与后续学习过程无关，比较著名的是relief(relevant features)方法包裹式：包裹式特征选择直接把最终将要使用的模型性能作为特征子集的评价准则。因此他比过滤式选择要好，但是因为在特征选择过程中要多次训练学习器，因此开销...
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